可若是没有汉王的威慑在，军中的杂乱的势力还会那样安定吗吗？时期没有激发之前，内部先乱了。
BaiDuInterview.prototype.waitNotice = function () {
宜(张可颐)为人开朗活泼，常爱助人，深得人喜爱。但一次意外，宜因救人竟触电死亡，虽得在场的明(郭晋安)实时抢救及施以人工呼吸，惜仍返魂无术。宜到阴间得优先投胎，好奇下翻查名册，竟发现来世的父母是其表姐英(陈法蓉)和龙(张家辉)。但英与龙却是斗气冤家，为撮合二人，宜不惜向鬼褓姆小波(林晓峰)及死前曾和她通了气的明求助。
《天和局》(原名《马店》)，以中国最边缘的云南为背景，展示了两大家族围绕着“修祺治平”为主导，展现了传统与图新，治家与治国，守道与叛道为中心的艰苦、痛苦和伴随着血泪的承受过程。并通过这一过程告诉世人，不管任何历史时期，不管任何中国现状，和谐的经济发展与和谐的社会，永远是人民祈盼的。
讲汽车
故事讲述一位名叫Pailin（小名Eoei）的医生经历了男友劈腿闺蜜后自愿前往一个偏远的山村工作。在这里她遇见了以前在曼谷有过节的村长Dumrong，两人发生了一系列啼笑皆非的故事…
When I think about this matter again, I feel that he is lucky in the real misfortune. He is more deadly than Jiang Yong in the position where he was splashed. However, due to the self-help measures taken and the help of some people, he was lucky enough not to be seriously injured in the end.
《光荣之旅》是一部以2000年以来军队后勤改革作为大背景，是一部以一个军人家庭作为故事载体，以感情作为内核的军事题材电视剧。
从郊区的家里被送去汽车修理店工作后，一名年轻男孩的生活有所改变，直到一次契机迫使他做出艰难抉择。
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这是一部情节独特的电视喜剧，是一个关于信息中介机构的故事。在“路路通信息服务中心”，你将结识一位精明强干的中心主任岳文兴（陈宝国饰演）和聪明漂亮助理；一位饱经风霜的老京油子业务员和一位善良的女秘书高雪（虞梦饰演），通过信息中心的各种业务产生爆笑场面，并发人深省。在一种轻松愉快的氛围中，你最终或许能够感受到一种流淌在人们心中的永久的真实感情，感受一种人与人之间的家庭般的温暖和情谊。
制片人是莱斯利·欧文和牛排馆；执行制片人是朱莉·安·克罗米特、马辛易卜拉欣、艾莉莎·纳瓦罗、克里斯·卡拉巴洛、杰森·阿尔维德雷斯、亚当·努西诺、玛丽·科尔曼、妮可·格林德尔和瓦妮莎·莫里森。
小葱点点头，道：把他打发走。
一介书生牛喜内心充满理想且正直、善良而又聪慧、幽默，但偏偏屡试不中，在世态炎凉的社会里，牛喜为躲债只得携妻带子背井离乡，在异乡小店里牛喜已弹尽粮绝，店主却逼牛喜付清店钱才能上路。几乎同时大贪官朱喜却因贪污巨款而东窗事发，幸得当朝太师庇护才得以从轻发落。朱喜被贬为三鸦县县令，他与太师达成交易，藏好财宝以伺机东山再起。
描绘迎来结婚生活第7年、只是还没有离婚的冰冷夫妇令人战栗的“不伦悬疑剧”。自由撰稿人柿野正隆（北山宏光饰）和中学教师柿野雪映（中村友理饰）是结婚第7年的夫妇，对彼此没有恋慕，只是没有离婚的关系。而且正隆还有一个萌的不伦对象，正隆虽然已经结婚，但由于一时的冲动和贪玩心，与送报员的年轻女性发生婚外情，陷入了最糟糕的事态。无论何时发生在自己身上都不足为奇，罪魁祸首，史上最恐怖的“冲击性不伦悬疑剧”即将开幕。
Telecommunications
经历了惊心动魄的沙鲁之战，Z战士更新换代。地球在孙悟饭（野泽雅子 配音）和朋友们的守护下，迎来了七年漫长而又短暂的和平岁月。伴随着全世界的呐喊，阔别已久的天下第一武道大会宣布再度召开。悟饭、比迪丽、18号悟天、特兰克斯甚至从另一个世界告假而来的孙悟空等Z战士高调参加比赛，令坐享其成的撒旦战栗不已。而在赛场上，两名奇怪选手的加盟则拉开了地球新一轮危机的帷幕。在此之后，来自外太空的邪恶魔法师巴菲迪登场，他利用邪恶手段复活了被界王神封印的恐怖对手魔人布欧（盐屋浩三 配音）。Z战士的最恶之战，地球危在旦夕。
It is easy to see that OvR only needs to train N classifiers, while OvO needs to train N (N-1)/2 classifiers, so the storage overhead and test time overhead of OvO are usually larger than OvR. However, in training, each classifier of OVR uses all training samples, while each classifier of OVO only uses samples of two classes. Therefore, when there are many classes, the training time cost of OVO is usually smaller than that of OVR. As for the prediction performance, it depends on the specific data distribution, which is similar in most cases.
